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分析过688篇大模型论文，这篇论文综述了LLM的当前挑战和应用

图 5：针对下游具体任务对 LLM 进行微调。

开源模型

18种 DALL-E 3 炫酷的文字效果和提示词

举例说明：照片：夜晚的游乐园，在五彩缤纷的灯光和满月的映衬下，乘坐过山车惊险刺激。

DALL-E 3 提示词文生图

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

因为这篇论文是除了 OpenAI 第一个实现了用 Scaling Prediction 在下游任务上做预测的工作。

Grok-1 开源模型

玩一玩阿里通义千问开源版，Win11 RTX3060本地安装记录！

再次运行test.py 软件有条不紊的运行，好像有戏。

通义千问

微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

在LM Eval Harness的多个下游任务上，YOCO与Transformer模型OpenLLaMA-3B-v2、StableLM-base-alpha-3B-v2、StableLM-3B-4E1T

Decoder-Decoder YOCO 架构

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

这种成功的前提在于：预训练模型和下游任务的差距不大，预训练模型中通常已经包含微调任务中所需要的知识。

大模型训练

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

通过在大量的无监督数据上训练，预训练模型可以学习到更丰富的语义和语法特征，并在下游任务上进行微调。

RAG Embedding

3 个令人惊艳的 AI 文档神器，开源了！

为文档聊天而生的开源应用在国庆期间，当大家都在游山玩水，与家人享受天伦之乐时，一个名为 DocsGPT 的项目在 GitHub 上悄然登上了热榜。

大模型开源模型

无限长的上下文，也干不掉的RAG

这些模型通常通过提示（prompting）来执行下游任务，将所有相关的任务规范和待处理数据格式化为文本输入上下文，模型返回生成的文本完成。

RAG 大模型

大模型狂飙两年后，“六小龙”开始做减法

相比硅谷频繁上演的“AI大戏”相比，国内的大模型明星公司们似乎务实很多，最近的一次热议话题来自月之暗面的“仲裁风波”，但人们的关注很快又被其新模型的发布所吸引。

AI 大模型

Stable Diffusion

这篇深入浅出帖助你早日实现Stable diffusion自由

目前LoRa主要应用特点是各种游戏、动漫角色的二次创作构建，因为训练LoRa需要针对一个对象的各个方面的素材，如果是人物，那就需要不同姿势、不同表情、甚至是不同画风的东西，来帮助AI固定里面的特征。

AI图片

史上最好的中文大预言模型出现了！！！

当然2023年末OpenAI还给大家送来了宫斗戏，啧啧啧，果然是美帝，除了掌握核心科技，乐子也是遥遥领先。

Kimi Chat 大模型

AI Agent的千亿美金问题：如何重构10亿知识工作职业，掀起软件生产革命？

第二步在网页下方加入导航页引向别的页面：第三步，在网页中加入几个建议的旅游方向： &

大模型 AI编程

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？！

与传统的单一模型相比，RAG框架具有更高的灵活性和适应性，能够处理更复杂的查询，并在多种下游任务上取得更好的表现。

RAG 检索论文

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

与传统的单一模型相比，RAG框架具有更高的灵活性和适应性，能够处理更复杂的查询，并在多种下游任务上取得更好的表现。

RAG 检索增强

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